專家們強調去中心化人工智能效率提升，因爲GPU短缺和能源限制迫在眉睫

全球市場的波動性，包括比特幣等資產的降低，據信是由於人們對人工智能炒作週期不可持續的日益擔憂，這帶來了類似於互聯網泡沫時代的風險。

基礎設施，而不是資本，是新的約束

最近幾周，投資者信心受到衝擊，越來越多的人擔心人工智能(AI)炒作週期已演變爲一個不可持續的泡沫。這反過來又造成了強大的下行壓力，導致市場和資產如比特幣暴跌。這種日益加深的不安壓倒了任何積極的市場催化劑，包括美國政府關門已解決的消息，因爲許多人擔心該行業即將面臨類似於互聯網泡沫時代的清算。

在中國的Deepseek成功之後，市場關注點向東轉移，使得對硅谷金融狀況的關注加劇。當前的核心關切在於雄心勃勃的長期收入預測與人工智能公司所要求的高度虛高的投機性估值之間顯而易見的差距。批評者表示，這些指標表明，重大調整可能已經迫在眉睫。

除了對人工智能行業誇大其能力的擔憂，其他行業領導者最近也對數據中心供電的未解決問題發出了警告，認爲這將威脅到增長。雖然一些人工智能公司可能成功籌集數十億美元，但它們的最終成功不僅取決於籌集的資金，還取決於基礎設施的可用性。

這一問題最近得到了微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉的強調，他透露這家科技巨頭有大量的NVIDIA GPU閒置，因爲沒有足夠的能源來爲它們供電。這種情況證實了電力和數據中心空間是人工智能行業增長的真正限制，使得獲得供電的數據中心成爲新的槓杆點。

因此，傳統解決方案，如建設核電站，面臨着不匹配的問題：需求增長的速度快於使新電站投入運營所需的時間和巨額資本。這種不匹配推動了使用去中心化人工智能(DAI)計算來匹配生態系統增長速度的想法。

去中心化人工智能的案例

根據專家的說法，去中心化的人工智能本質上對微軟和谷歌等超大規模企業所面臨的集中能源故障具有免疫力。這種模式還促進了分散資源的成本效益市場，有可能訪問估計的全球30%–40%的未使用GPU容量。

然而，DAI並非沒有批評者。人們的擔憂包括缺乏中央權威來協調資源，以及通過代幣和區塊鏈對私有數據的貨幣化可能爲網路犯罪分子和詐騙者創造新的機會。

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盡管存在這些擔憂，但接受比特幣.com新聞採訪的專家們對DAI的優勢超過劣勢充滿信心。0G Labs的首席執行官邁克爾·海因裏希指出，DAI模型“可以利用分布式訓練，數百個分散在各地的節點被用來訓練一個模型，這已被證明能夠帶來巨大的效率提升”，使訓練變得更快、更便宜。

雖然集中式數據中心在其內部網路上提供高吞吐量和低延遲，但Argentum AI的創始人兼首席執行官Andrew Sobko表示，去中心化的設置在“響應能力和邊緣的可靠性”上對於遠程用戶來說更具優勢。

節能：Sobko補充說，去中心化降低了“幣”的兩方面的能量需求，他表示：“增加更多的集中計算需要增加更多的集中電力，這會產生更多的熱量，需要更多的冷卻，這也需要大量的能量。同時，它還需要大量的水。”

可持續經濟模型

兩位專家一致認爲，代幣激勵和市場機制是支持DAI的核心經濟模型。這些包括基於聲譽的系統，獎勵與正常運行時間和可靠性相關，從而激勵貢獻者提供更好的服務。

此外，兩位專家一致認爲，當地的可再生微電網和社區擁有的能源來源是DAI節點的自然合作夥伴。Sobko認爲，通過將AI計算節點與這樣的微電網共址，“可以在現場消耗多餘的清潔電力”用於計算任務。這爲社區提供了一種在不連接中央電網的情況下實現業務盈利的方式，有效增強了地方基礎設施和可持續性。

常見問題 🧠

• 爲什麼市場承受壓力？ 對人工智能泡沫和高估公司的擔憂動搖了全球投資者信心。
• 主要的基礎設施挑戰是什麼？ 全球範圍內的電力短缺和數據中心容量有限正在制約人工智能行業的增長。
• 去中心化的人工智能如何對全球產生幫助？ DAI 利用未使用的 GPU 能力，實現跨境效率，並降低中心化能源風險。
• 什麼支持DAI的採用？ 代幣激勵和當地可再生微電網創造了可持續的、以社區爲驅動的經濟模型。